วิธีที่ดีที่สุดในการบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับธุรกิจของคุณ

ข้อมูลขนาดใหญ่มาจากไหน?

ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกสร้างขึ้นโดยแหล่งที่มาสามแห่งเป็นหลัก:

บัญชีธุรกิจ

บริษัทต่างๆ สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลในแต่ละวัน ข้อมูลทางการเงิน (ใบแจ้งหนี้ ธุรกรรม ข้อมูลการเรียกเก็บเงิน) และเอกสารภายในและภายนอก (รายงาน จดหมายธุรกิจ แผนการผลิต และอื่นๆ) คือตัวอย่างของสิ่งนี้ การสร้างข้อมูลขนาดใหญ่มีความสำคัญสำหรับองค์กรที่เปลี่ยนจากเวิร์กโฟลว์แอนะล็อกไปเป็นดิจิทัล

การสื่อสาร

การสื่อสารคือข้อมูลที่คุณสร้างขึ้นในฐานะบุคคล โซเชียลมีเดีย บล็อก และไมโครบล็อกล้วนเป็นแหล่งข้อมูลการสื่อสารที่สำคัญ ภาพถ่ายใหม่ ข้อความ หรือคำค้นหามีส่วนทำให้ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่เพิ่มมากขึ้น

IoT

เซ็นเซอร์สร้างขึ้น IoT ข้อมูล. อุปกรณ์อัจฉริยะใช้เซ็นเซอร์เพื่อรวบรวมข้อมูลและอัปโหลดไปยังอินเทอร์เน็ต ตัวอย่าง ได้แก่ บันทึก CCTV เครื่องดูดฝุ่นอัตโนมัติ ข้อมูลสถานีตรวจอากาศ และข้อมูลอื่นๆ ที่สร้างโดยเซ็นเซอร์

โดยรวมแล้ว Big Data หมายถึงการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับจากแหล่งต่างๆ สามารถใช้เพื่อเปิดเผยรูปแบบ ความเชื่อมโยง หรือแนวโน้ม และวิเคราะห์และคาดการณ์ได้ ข้อมูลขนาดใหญ่ยังสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยได้ ธุรกิจและบุคคลทั่วไปใช้ VPN ฟรี และผู้รับมอบฉันทะเพื่อปกป้องข้อมูลของพวกเขา ทั้งคู่ต้องอาศัยข้อมูลขนาดใหญ่เพราะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับเทคโนโลยี

เรามาเจาะลึกรายละเอียดว่าธุรกิจสามารถนำ Big Data ไปใช้ได้อย่างไร

ธุรกิจต่างๆ นำ Big Data ไปใช้อย่างไร?

การใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่มีความเป็นไปได้มากมาย นอกจากนี้เราได้เห็นธุรกิจต่างๆแล้ว ใช้เทคโนโลยีเพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ. ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมไว้มักใช้เพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์และบริการมีประสิทธิภาพ ตรงประเด็น และปรับเปลี่ยนได้มากขึ้นสำหรับบุคคลที่ใช้งานข้อมูลเชิงลึก การใช้งาน Big Data ได้แก่:

การตรวจจับข้อบกพร่องด้านความปลอดภัย

การละเมิดข้อมูล และการฉ้อโกงกำลังกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นเนื่องจากระบบดิจิทัลมีความซับซ้อนมากขึ้น สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นและวิเคราะห์แนวโน้ม ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะตรวจจับการซื้อขายที่ผิดกฎหมายและการฉ้อโกงในอุตสาหกรรมการธนาคาร การทำความเข้าใจแนวโน้ม "ปกติ" ช่วยให้ธนาคารสามารถระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว

การเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้า

นี่เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ที่พบบ่อยที่สุด บริษัทต่างๆ ขุดค้นข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อเรียนรู้ว่าลูกค้ามีพฤติกรรมและรสนิยมอย่างไร ช่วยให้พวกเขาสามารถคาดการณ์สินค้าที่ลูกค้าต้องการเห็นและกำหนดเป้าหมายลูกค้าด้วยการตลาดที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวมากขึ้น

Spotify เป็นตัวอย่างที่ดี บริษัทจ้างทั้ง ปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าเชื่อมต่อกับบริการต่อไป Spotify ค้นหาเพลงที่เกี่ยวข้องเพื่อสร้าง "โปรไฟล์รสนิยม" ขณะที่คุณฟังและบันทึกแทร็ก ด้วยข้อมูลนี้ Spotify สามารถแนะนำเพลงใหม่ๆ ให้กับลูกค้าโดยอิงจากสิ่งที่พวกเขาชอบอยู่แล้ว

การสร้างผลิตภัณฑ์

การรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูลที่กว้างขวางเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าสามารถใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้ บริษัทต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับให้เป็นสินค้าและบริการใหม่ๆ ช่วยให้พวกเขาคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการได้ บริษัทสามารถจัดเตรียมข้อพิสูจน์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์โดยคำนึงถึงความต้องการของลูกค้า ความสนใจ และความนิยม แทนที่จะรอให้ลูกค้าบอกคุณว่าพวกเขาต้องการอะไร คุณสามารถตอบสนองความต้องการของพวกเขาได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ การได้รับนวัตกรรมที่มากกว่าคู่แข่งก็ถือเป็นกำไรเช่นกัน

พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด

ในอดีต ความผิดพลาดทางการตลาดอาจสร้างความเสียหายให้กับบริษัทค่อนข้างมาก การตลาดที่ไม่สอดคล้องกับกลุ่มประชากรเป้าหมายอาจเป็นหายนะ อย่างไรก็ตาม การตลาดมีความปลอดภัยและซับซ้อนมากขึ้น มีข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น.

คุณไม่เพียงรวบรวมข้อมูลว่าผู้คนตอบสนองต่อโฆษณาของคุณโดยทั่วไปอย่างไร แต่คุณยังสามารถสร้างแคมเปญที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นได้อีกด้วย เนื่องจากการมุ่งเน้นที่เพิ่มขึ้นนี้ กิจกรรมทางการตลาดจึงสามารถมีกลยุทธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และต้นทุนน้อยลง

Big Data เป็นธุรกิจที่มีความเสี่ยงหรือไม่?

จากทุกสิ่งที่เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับปัญหานี้ เห็นได้ชัดว่าข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพมหาศาล ธุรกิจจากทุกอุตสาหกรรมจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ อย่างไรก็ตาม การเดินเรืออาจราบรื่นยิ่งขึ้น มีปัญหาหลายประการที่เกี่ยวข้องกับวิธีการวิเคราะห์นี้:

ความถูกต้องแม่นยำ

คุณน่าจะเริ่มรวมสตรีมข้อมูลจากแหล่งที่มาและรูปแบบที่หลากหลายได้ ความยากกลายเป็นการตัดสินว่าข้อมูลใดมีคุณค่าและเชื่อถือได้ และจะตีความข้อมูลนั้นอย่างมีความหมายได้อย่างไร ขอย้ำอีกครั้ง แม้ว่าการ "ล้าง" ข้อมูลจะเป็นส่วนหนึ่งของภาคส่วนข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ไม่ใช่เรื่องยาก

ราคา

การเปิดรับโลกแห่งข้อมูลขนาดใหญ่มาพร้อมกับข้อเสียหลายประการ มีหลายแง่มุมที่ต้องพิจารณาที่นี่—ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ คุณต้องคำนึงถึงการจัดเก็บข้อมูลควบคู่ไปกับระบบการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังขยายตัวอย่างรวดเร็ว และผู้ที่เข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เป็นที่ต้องการอย่างมาก เงินเดือนสำหรับผู้รับสมัครหรือฟรีแลนซ์อาจแพงเกินไป สุดท้ายนี้ การสร้างโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของบริษัทของคุณอาจต้องใช้เวลาและเงินจำนวนมาก

ความปลอดภัย

ความท้าทายในการเก็บรักษาข้อมูลจำนวนมากให้ปลอดภัยเกิดจากการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเช่นนี้ ความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นอีกหนึ่งข้อกังวลที่สำคัญ เนื่องจากความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและ GDPR มีความสำคัญมากขึ้น

บรรทัดล่าง

บริษัทต่างๆ อาจประสบความสำเร็จในเศรษฐกิจดิจิทัลโดยการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ อาจมีอุปสรรคมากมายในการรวมข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานทางธุรกิจ แต่ต้นทุนเริ่มแรกมีมากกว่ารางวัลและกลยุทธ์ของแอปพลิเคชัน

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.fintechnews.org/best-ways-to-integrate-big-data-into-your-business/